Curso Online Gratuito de Estatística para Ciência de Dados com Certificação [2022]

A ciência de dados está sob os holofotes há algum tempo e veio para ficar. Em palavras simples, Data Science é um campo de estudo avançado que aproveita uma combinação de técnicas, processos, algoritmos e ferramentas matemáticas, estatísticas e científicas para obter informações significativas de dados estruturados e não estruturados.

Como a Ciência de Dados trata da análise de dados e da extração de insights internos, a Estatística desempenha um papel significativo na Ciência de Dados. A estatística é uma disciplina que lida principalmente com a coleta, análise, interpretação e apresentação de dados de maneira que possam ser compreendidas por todos.

No cenário do mundo real, a Estatística é usada em todos os setores para processar desafios complexos e ajudar os especialistas em Ciência de Dados a encontrar padrões valiosos em grandes conjuntos de dados. Essencialmente, os profissionais de Data Science empregam diferentes métodos estatísticos para realizar cálculos matemáticos em dados para dar sentido aos dados brutos.

Estatísticas para Ciência de Dados

A estatística é uma ferramenta muito útil para Data Science, especialmente quando se trata de análise de dados. Os métodos estatísticos adotam uma abordagem direcionada aos dados, permitindo assim que os especialistas em Ciência de Dados tirem conclusões concretas sobre os dados disponíveis, em vez de apenas adivinhar. As estatísticas permitem que você entenda a estrutura de dados e prepare os dados para análise posterior por meio de técnicas de ciência de dados.

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Aqui estão quatro conceitos estatísticos fundamentais que são cruciais na Ciência de Dados:

1. Características estatísticas

Os recursos estatísticos são fundamentais para explorar um grande conjunto de dados que inclui conceitos como viés, variância, média, mediana etc. Esses são os recursos básicos que você pode implementar facilmente em um código.

2. Distribuições de probabilidade

Em Data Science, probabilidade refere-se à chance de um evento ocorrer ou não. Geralmente é quantificado dentro de 0 a 1, em que 0 significa que o evento não ocorrerá e 1 significa que o evento ocorrerá. Assim, uma distribuição de probabilidade é uma função estatística que representa todas as possibilidades entre 0 e 1 em um determinado conjunto de dados.

3. Redução de Dimensionalidade

A Redução de Dimensionalidade refere-se à técnica de redução do número de variáveis ​​aleatórias (características) em um determinado experimento, extraindo um conjunto de variáveis ​​principais. O processo é dividido em seleção de recursos e extração de recursos. Enquanto o processo de seleção de recursos produz um subconjunto menor do conjunto original de recursos, a extração de recursos reduz o número de dimensões, ou seja, os dados presentes em um espaço de alta dimensão são ajustados em um espaço de menor dimensão.

4. Sobreamostragem e subamostragem

Oversampling e undersampling são técnicas estatísticas usadas para classificação de dados. Muitas vezes, os dados em mãos são principalmente inclinados para um lado, tornando o modelo imperfeitamente equilibrado. Por exemplo, um conjunto de dados com duas classes pode conter 100 amostras para a classe 1, enquanto 500 amostras para a classe 2.

Se isso não for equilibrado, isso prejudica a capacidade do modelo de fazer previsões precisas. Na subamostragem, você considera apenas uma parte (igual às amostras da classe minoritária) dos dados derivados da classe majoritária. No entanto, na sobreamostragem, você precisa criar cópias da classe minoritária para corresponder ao número de amostras da classe majoritária.

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Tipos de Análise Estatística

A análise estatística está principalmente preocupada em coletar dados de fontes diferentes, explorá-los e analisá-los e visualizar as descobertas por meio de métodos de visualização de dados apropriados. É uma ferramenta vital para as empresas, pois permite descobrir e prever o mercado futuro e as tendências de consumo. Existem dois tipos de análise estatística:

Descritivo

Como o nome sugere, a estatística descritiva refere-se ao processo de resumir os dados usando ferramentas de visualização como gráficos, tabelas e gráficos. Ele não tira nenhuma conclusão sobre a população (um conjunto de variáveis ​​em um conjunto de dados do qual as amostras são extraídas). A estatística descritiva visa resumir os dados de maneira a facilitar a apresentação e a compreensão dos dados brutos.

Inferencial

Ao contrário da estatística descritiva que se concentra principalmente em resumir e apresentar dados, a estatística de inferência permite que você experimente hipóteses e tire conclusões concretas. Nesta abordagem, você examinará o conjunto de dados completo e aplicará os resultados ao grupo como um todo.

Aprenda Estatísticas para Ciência de Dados: a vantagem do upGrad

Se você deseja construir uma carreira em Ciência de Dados, deve ter uma base sólida em Estatística. A melhor parte é que você pode dominar os fundamentos da Estatística diretamente do conforto da sua casa com o curso Estatísticas para Ciência de Dados da upGrad . Este é um curso gratuito oferecido pelo upGrad em seu programa upStart-Priceless Learning.

Ele foi desenvolvido exclusivamente para capacitar indivíduos que desejam entrar no mundo da Ciência de Dados, seja como iniciante ou como profissional. Neste curso gratuito de Estatística para Ciência de Dados, você aprenderá conceitos estatísticos básicos e avançados e os usará para resolver desafios do mundo real.

Como acontece com todas as ofertas do upGrad, você será treinado pelos principais mentores e líderes do setor. Além de receber orientação individual, você também terá a chance de participar de sessões de interação ao vivo e acessar conteúdo e recursos de aprendizado específicos do setor. Ao concluir o curso, você obterá um certificado de conclusão do upGrad.

O curso gratuito de Estatísticas para Ciência de Dados do upGrad é um programa de cinco semanas dividido em três partes:

1. Estatísticas Inferenciais

Neste módulo, você aprenderá os conceitos básicos de probabilidade junto com diferentes métodos de distribuição e amostragem. Você também aprenderá a descrever dados de amostra e fazer inferências sobre a população.

2. Teste de hipóteses

Este módulo ensinará como usar conceitos de teste de hipóteses nos dados de amostra para testar se as estimativas dos dados da população são válidas. Além disso, você também aprenderá a aproveitar diferentes ferramentas estatísticas para demonstração do setor.

3. Atribuição

O terceiro módulo se concentra em ensinar os candidatos a aplicar seu conhecimento teórico (obtido nos dois primeiros módulos) para o teste de controle de qualidade dos medicamentos analgésicos de uma empresa farmacêutica.

Fazer um curso online para aprender Estatística para Ciência de Dados é uma excelente opção para aspirantes que já têm formação ou compromissos profissionais. Os cursos online oferecem a flexibilidade de aprender e progredir de acordo com sua conveniência e programação.

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Como começar

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Se você tiver alguma dúvida ou sugestão, por favor, deixe-nos saber através dos comentários. Adoraríamos ouvir de você.

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